علم البيانات هو مجال دراسي حديث نسبيًا ولكنّه سريع النمو ومتعدد الأوجه يستخدم في العديد من المجالات، كما يستخدم تقنيات تحليلات متقدمة متنوعة وخوارزميات النمذجة التنبؤية لوصول إلى رؤى ذات مغزى من البيانات للمساعدة في الإجابة عن الأعمال الاستراتيجية أو الأسئلة العلمية.
طرق استخدام علم البيانات
يجمع علم البيانات بين مجموعة واسعة من المهارات من التقنية (البرمجة والجبر الخطي والإحصاء والنمذجة) إلى المهارات غير الفنية (التمثيل الفعال وتوصيل النتائج)، وبالإضافة إلى ذلك اعتمادًا على الصناعة التي يتم فيها اعتماد علم البيانات من الضروري أن يكون لديك معرفة قوية بالمجال؛ لتتمكن من تفسير المعلومات المتاحة والأفكار التي تم الحصول عليها بشكل صحيح.
حالة استخدام علم البيانات هي مهمة واقعية ملموسة يجب حلها باستخدام البيانات المتاحة، حيث أنه في إطار عمل شركة معينة، يتم تحليل العديد من المتغيرات باستخدام تقنيات علوم البيانات في سياق الصناعة المحددة للشركة.
كما يمكن أن تكون حالات استخدام علم البيانات مشكلة يجب حلها أو فرضية يجب التحقق منها أو سؤال يجب الإجابة عليه، وفي الأساس تعني ممارسة علم البيانات حل حالات الاستخدام الواقعية، وعلى الرغم من أنّ محتوى كل حالة استخدام سيكون مختلفًا تمامًا، إلّا أنّ هناك بعض الأشياء الشائعة التي يجب وضعها في الاعتبار دائمًا وهي كالتالي:
1- تخطيط طريقة استخدام علم البيانات
- تحديد هدف واضح ونتائج متوقعة.
- فهم نطاق العمل.
- تقييم الموارد المتاحة.
- توفير البيانات المطلوبة.
- تقييم المخاطر.
- تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية كمقياس للنجاح.
2- تطبيق الأساليب الشائعة لاستخدام علم البيانات
- التنبؤ.
- التصنيف.
- اكتشاف الأنماط والشذوذ.
- التوصيات.
- التعرف على الصور.
تمثل بعض حالات استخدام علم البيانات مهامًا نموذجية عبر مجالات مختلفة ويمكن الاعتماد على أساليب مماثلة لحلها، مثل: التنبؤ بمعدل عمل العميل وتجزئة العملاء واكتشاف الاحتيال وأنظمة التوصية وتحسين الأسعار.
أشكال استخدامات علوم البيانات
1. كشف الاختلافات في القيم
أحد التطبيقات القوية لعلوم البيانات هو استخدام التحليل الإحصائي لاكتشاف الحالات الشاذة في مجموعات البيانات لا سيما الكبيرة منها، وفي حين أنّه قد يكون تمرينًا بسيطًا إلى حد ما لملاءمة البيانات في مجموعات ثم تحديد القيم الكبيرة عند التعامل مع كميات صغيرة من البيانات، تصبح هذه المهمة أكثر صعوبة إلى حد كبير بالنسبة للمؤسسات التي يتعين عليها تحليل بيتابايت أو إكسابايت من البيانات.
2. التعرف على الأنماط
وبالمثل فإنّ تحديد الأنماط في مجموعات البيانات هو مشروع أساسي لعلوم البيانات، واستخدمت شركات مثل: (Amazon) و(Walmart) منذ فترة طويلة مناهج علم البيانات لاكتشاف أنماط الشراء، ويحتوي التعرف على الأنماط أيضًا على مجموعة متنوعة من حالات استخدام علم البيانات الأخرى، وعلى سبيل المثال أشياء مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الكلام.
ملاحظة:“NLP” هي اختصار لـ “Natural language processing”.
3. النمذجة التنبؤية
بالإضافة إلى اكتشاف الأنماط والقيم المتطرفة يهدف علم البيانات إلى جعل النمذجة التنبؤية أكثر دقة، وفي حين أن التحليلات التنبؤية كانت متوفرة منذ عقود، فإنّ علم البيانات يطبق التعلم الآلي والنهج الحسابية الأخرى على مجموعات البيانات الكبيرة؛ لتحسين قدرات صنع القرار من خلال إنشاء نماذج تتنبأ بشكل أفضل بسلوك العملاء والمخاطر المالية واتجاهات السوق والمزيد.
بالإضافة إلى ذلك تستخدم المؤسسات القدرة التنبؤية لعلوم البيانات لتحسين التنبؤ بالأعمال، وعلى الرغم من ذلك في الشركات يتم استبدال هذه الأنظمة الهشة بتطبيقات التنبؤ المبنية على البيانات، والتي تتمتع بقدرة أفضل على الاستجابة لسلوك العملاء المتطور.
4. محركات التوصية وأنظمة التخصيص
عادةً ما يكون رضا المستخدمين والعملاء أعلى عندما يتم تصميم المنتجات والخدمات وفقًا لاحتياجات الأشخاص أو اهتماماتهم خاصةً إذا كان بإمكانهم الحصول على المنتج المناسب، في الوقت المناسب في القناة المناسبة ومع توصيل العرض المناسب باستخدام الرسالة الصحيحة والمستوى المناسب الخدمة والاهتمام، وإبقاء العملاء سعداء ومشاركين يعني أنهم على الأرجح سيستمرون في العودة.
ومع ذلك كان من الصعب جدًا تقليديًا تصميم المنتجات والخدمات وفقًا للاحتياجات المحددة للأفراد وكان القيام بذلك مستهلكًا للوقت ومكلفًا للغاية، وعلى هذا النحو فإنّ معظم الأنظمة التي تخصص العروض أو توصي بالعناصر تحتاج إلى تجميع الأشخاص في مجموعات تعمم خصائصهم، وفي حين أنّ هذا النهج أفضل من عدم التخصيص على الإطلاق إلّا أنه لا يزال بعيدًا عن المستوى الأمثل.
كما أنّ الجمع بين علم البيانات والتعلم الآلي وكذلك البيانات الضخمة يمكّن المؤسسات الآن من إنشاء ملف تعريف مفصل للعملاء الأفراد، وبمرور الوقت يمكن لأنظمتهم معرفة تفضيلات الأشخاص ومطابقتها مع الآخرين الذين لديهم تفضيلات مماثلة وهو نهج يُعرف باسم التخصيص المفرط.
5. التصنيف
أظهرت أدوات علم البيانات قدرات حقيقية لفرز كميات كبيرة من البيانات وتصنيفها بناءً على الخصائص المكتسبة وهذا مفيد بشكل خاص مع البيانات غير المهيكلة، بينما يمكن البحث عن البيانات المنظمة والاستعلام عنها بسهولة من خلال مخطط، فإنّ البيانات غير المهيكلة تُعد أكثر صعوبة في المعالجة والتحليل.
رسائل البريد الإلكتروني والمستندات والصور ومقاطع الفيديو والملفات الصوتية والنصية والمعلومات الثنائية من جميع الأنواع هي أشكال من البيانات غير المنظمة، وحتى وقت قريب كان التنقيب عن تلك البيانات للحصول على رؤى قيمة يمثل تحديًا.
أدى ظهور التعلم العميق الذي يستخدم الشبكات الاصطناعية لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة إلى تمكين المؤسسات بشكل أفضل من إجراء تحليل غير منظم للبيانات، ومن مهام التعرف على الصور والأشياء والصوت إلى تصنيف البيانات بناءً على نوع المستند، وعلى سبيل المثال يمكن لفرق علوم البيانات تدريب أنظمة التعلم العميق للتعرف على العقود والفواتير بين أكوام المستندات والقيام بأنواع مختلفة من تحديد المعلومات.
6. تحليل المشاعر والسلوك
بناءً على قدرات تحليل البيانات للتعلم الآلي وأنظمة التعلم العميق، يبحث علماء البيانات في حزم من البيانات لفهم مشاعر العملاء أو المستخدمين وسلوكهم، ومن خلال تطبيقات تحليل المشاعر والتحليل السلوكي يمكّن علم البيانات المؤسسات من تحديد أنماط الشراء والاستخدام بشكل أكثر فعالية، ومعرفة ما يفكر فيه الناس حول المنتجات والخدمات ومدى رضاهم عن تجربتهم، ويمكن لهذه التطبيقات أيضًا تصنيف مشاعر العملاء وسلوكهم وتتبع كيفية تغيرهم بمرور الوقت.
7. نظم المحادثة
كان أحد أقدم تطبيقات التعلم الآلي هو تطوير روبوت محادثة يمكنه إجراء محادثات واقعية إلى حد ما دون تدخل بشري، وفي الواقع يستخدم اختبار تورينج الذي ابتكره رائد الحوسبة آلان تورينج في عام (1950م) تنسيقًا محادثة للإشارة إلى ما إذا كان النظام يمكنه محاكاة الذكاء البشري، وعلى هذا النحو فلا عجب أنّ المنظمات تتطلع إلى برامج الدردشة وأنظمة المحادثة الأخرى؛ للمساعدة في زيادة سير العمل الحالي وتولي بعض المهام التي كان البشر يتعاملون معها سابقًا.
أدى تطور علم البيانات إلى ظهور مجموعة واسعة من التطبيقات وتمنح ممارسات علوم البيانات والمنهجيات والأدوات والتقنيات القدرات التي تحتاجها؛ للحصول على معلومات قيمة من كميات متزايدة باستمرار من البيانات شديدة التغير.
